[논문 리뷰] Optimization Based Solutions for Control and State Estimation in Non-holonomic Mobile Robots: Stability, Distributed Control, and Relative Localization

Mohamed Walid Mehrez Elrafei Mohamed Said|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 01.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 3인용 수 10

한 줄 요약

이 학위논문은 예측 제어 시간 길이 조정을 통해 종단 조건이나 비용 없이 점점 도달 안정성을 확보하는 모델 예측 제어(MPC) 기반 제어 및 상태 추정 기법을 비홀로노믹 이동 로봇에 적용한다. 다중 로봇 기동 제어를 위해 양자화된 통신을 사용하는 분산 MPC를 도입하고, 상대 측정값만을 사용하는 상대적 정위치 추정을 위한 이동 수평 추정(MHE) 프레임워크를 제안하며, 실시간 시스템에서 실험적으로 검증한다.

ABSTRACT

Interest in designing, manufacturing, and using autonomous robots has been rapidly growing during the most recent decade. The main motivation for this interest is the wide range of potential applications these autonomous systems can serve in. The applications include, but are not limited to, area coverage, patrolling missions, perimeter surveillance, search and rescue missions, and situational awareness. In this thesis, the area of control and state estimation in non-holonomic mobile robots is tackled. Herein, optimization based solutions for control and state estimation are designed, analyzed, and implemented to such systems. One of the main motivations for considering such solutions is their ability of handling constrained and nonlinear systems such as non-holonomic mobile robots. Moreover, the recent developments in dynamic optimization algorithms as well as in computer processing facilitated the real-time implementation of such optimization based methods in embedded computer systems.

연구 동기 및 목표

• 실시간 최적화를 통해 제약 조건이 있고 비선형적인 역학을 가진 비홀로노믹 이동 로봇의 안정화 문제를 해결한다.
• 종단 조건이나 비용에 의존하지 않고 점점 도달 안정성을 보장하는 모델 예측 제어(MPC) 기법을 개발한다.
• 양자화된 영역 기반 통신과 차등 업데이트를 통해 통신 부하를 줄인 분산 제어를 가능하게 한다.
• 높은 정확도의 로봇이 상대 측정값만을 사용하여 계산 능력이 제한된 로봇의 정위치를 추정할 수 있는 상대 정위치 추정 방법을 설계한다.
• 중앙집중식 MPC와 상대 MHE를 통합하여 뿌리 센서 데이터만을 사용해 다중 로봇 시스템(MRS)의 전체 상태 제어 및 정위치 추정을 가능하게 하며, 실시간 실험을 통해 검증한다.

제안 방법

• 유한 시간 제어 가능성을 바탕으로 한 새로운 안정성 기준과 MPC 값 함수의 경계를 활용하여 종단 조건 없이 점점 도달 안정성을 보장한다.
• 닫힌 루프 안정성을 확보하기 위해 예측 시간 길이를 유일한 조정 파rameter로 사용하며, 기존의 종단 비용 및 조건 요구 사항을 대체한다.
• 로봇 영역을 분할하고 데이터를 정수로 교환하는 양자화 기반 통신 기법을 사용한 분산 MPC(DMPC)를 적용한다. 이는 대역폭을 크게 절감한다.
• 상태나 제어 입력의 변화만을 전송하는 차등 통신 메커니즘을 도입하여 데이터 전송을 추가로 최소화한다.
• 로봇 쌍 간의 상대 거리 및 방향 측정값을 사용하여 계산 능력이 떨어지는 로봇의 상태를 추정하는 이동 수평 추정(MHE) 프레임워크를 개발한다.
• 중앙집중식 MPC와 상대 MHE를 통합하여 뿌리 센서 데이터만을 사용해 다중 로봇 시스템의 전체 상태 제어 및 정위치 추정을 가능하게 하며, 임베디드 시스템에 실용적으로 적용 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비홀로노믹 로봇 제어에서 MPC 기반으로 종단 조건이나 비용 없이 점점 도달 안정성을 보장할 수 있는가?
• RQ2 다중 로봇 시스템의 분산 MPC에서 안정성과 성능을 유지하면서 통신 부하를 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ3 특정 로봇의 계산 능력이 제한된 상황에서 상대 측정값만을 사용해 정확한 상대 정위치 추정을 달성할 수 있는가?
• RQ4 중앙집중식 MPC 컨트롤러를 상대 MHE와 얼마나 효과적으로 통합하여 뿌리 센서 데이터만을 사용해 다중 로봇 시스템의 전체 제어 및 정위치 추정을 달성할 수 있는가?
• RQ5 임베디드 로봇 시스템에서 최적화 기반 제어 및 추정의 실용적 성능 한계와 실시간 실행 가능성은 어느 정도인가?

주요 결과

• 비홀로노믹 로봇의 MPC 기반 제어에서 점점 도달 안정성을 확보할 수 있으며, 이는 종단 조건이나 비용 없이 적절한 예측 시간 길이를 선택함으로써 가능하다.
• 제안된 분산 MPC에서의 양자화된 통신 기법은 데이터 전송을 정수 값으로 제한하여 대역폭 사용을 크게 줄이며 시스템 성능 유지에 기여한다.
• 차등 통신 메커니즘은 상태나 제어 입력의 변화만 전송하므로 데이터 교환을 추가로 줄여 대규모 다중 로봇 시스템에서의 확장성을 향상시킨다.
• 상대 MHE 프레임워크는 고정밀도 페어 로봇으로부터의 상대 측정값만을 사용하여 계산 능력이 제한된 로봇의 정위치 추정을 성공적으로 수행하며, 자원 제약 환경에서의 적용 가능성을 보여준다.
• 통합된 MPC-MHE 알고리즘은 실험실 실험을 통해 실시간으로 다중 로봇 시스템의 제어 및 정위치 추정을 가능하게 하며, 뿌리 센서 데이터만을 사용한다.
• 실험적 검증을 통해 제안된 최적화 기반 제어 및 추정 프레임워크의 실용성과 강건성을 실세계 임베디드 시스템에서 확인하였다.